大数定律matlab

大数定律是数理统计中的一个重要定理，它描述了在实验条件不变的情况下，随着重复试验次数的增加，随机事件发生的频率逐渐趋近于其概率。在Matlab中，我们可以通过进行仿真实验来验证大数定律。

下面是一个使用Matlab进行大数定律仿真实验的示例代码：

% 设置参数
n = 5000; % 实验次数
p = 0.5; % 事件发生的概率

% 进行实验
experiment = rand(1, n) < p; % 生成n个服从0-1均匀分布的随机数，并与概率p进行比较

% 计算频率
frequency = cumsum(experiment) ./ (1:n);

% 绘制频率随实验次数的变化图
plot(1:n, frequency);
hold on;
plot([1, n], [p, p], 'r--'); % 绘制理论概率值的水平线
hold off;

% 设置图例
legend('频率', '理论概率');

% 设置坐标轴标签
xlabel('实验次数');
ylabel('事件发生的频率');

% 设置标题
title('大数定律仿真实验');

% 显示图形
grid on;

这段代码首先设置了实验次数n和事件发生的概率p，然后使用rand函数生成n个服从0-1均匀分布的随机数，并与概率p进行比较，得到一个包含0和1的实验结果。接着，通过计算累积和并除以实验次数，得到事件发生的频率。最后，使用plot函数绘制频率随实验次数的变化图，并绘制理论概率值的水平线。

通过运行这段代码，你可以观察到随着实验次数的增加，频率逐渐趋近于理论概率值，从而验证了大数定律。